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龙图腾网获悉元辰科技发展(无锡)有限公司申请的专利面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119826808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411757372.9，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统及方法是由王政远;史诚弭设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供了一种面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统及方法，所述系统包括数据采集模块、数据预处理模块、状态估计模块、特征匹配模块、建图模块；所述方法包括：S1、采集点云数据；S2、采集IMU数据；S3、对点云数据进行运动补偿；S4、输出里程计结果；S5、迭代体素空间找到匹配的特征并输出；S6、构建全局点云地图；本发明利用激光雷达和惯性测量单元IMU的信息实现对未知环境的感知和在环境中自动驾驶车辆的定位功能，激光雷达可以提供高精度的点云地图数据，IMU提供高频率的自动驾驶车辆的姿态和加速度信息，使用紧耦合激光雷达和IMU信息的方式实时输出精准的定位和地图信息。

本发明授权面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图方法，其特征在于，包括面向自动驾驶的多传感器融合实时定位与建图系统，所述系统包括： 数据采集模块，所述数据采集模块采用多传感器采集车辆运动过程中实际场景的激光雷达点云数据、IMU数据； 数据预处理模块，所述数据预处理模块用于对点云数据进行降采样和杂点去除处理，以及对IMU数据进行预积分处理； 状态估计模块，所述状态估计模块包括运动补偿单元、残差计算单元、状态更新单元、收敛单元、里程输出单元； 特征匹配模块，所述特征匹配模块包括增量体素单元和点云插入单元； 建图模块，所述建图模块包括地图构建单元和闭环检测单元； 所述方法包括如下步骤： S1、采用激光雷达实时采集当前环境位置的点云数据，并对采集到的点云数据进行降采样和杂点去除处理；所述降采样处理采用‌均匀降采样与‌体素降采样相结合的方式‌，‌均匀降采样将点云划分为网格或体素，并在每个网格或体素中选择一个点作为采样结果，以均匀保持点云的整体分布；‌体素降采样将三维空间划分成一个个立体的方格体素，每个体素中可能存在几个点，也可能没有点，降采样的思路为检查每个体素中是否有点存在，若有，则用一个点代替体素内的点集； S2、从车载的组合导航中取出的IMU数据并对该数据进行预积分处理，得到IMU的运动模型； S3、融合点云数据和IMU数据，利用IMU预积分估计的位姿，对点云数据的每个点的运动补偿到时刻，得到激光点云在同一时刻的采样数据，即时刻；采用运动补偿将完成预处理的激光雷达采集的点云数据和车载组合导航中取出的IMU数据利用IMU的测量值来估计激光雷达扫描过程中每个点相对于扫描结束时间的位姿； S4、采用非线性优化的方法计算最小残差并进行状态更新，当迭代结果达到收敛阈值时，输出里程计结果； S5、定义一个存储点云数据的数据结构体素空间，向体素空间中插入关键帧点云数据，通过k次迭代最近邻搜索遍历体素空间找到匹配的特征，将结果输出至建图模块； S6、基于里程计结果和局部特征图构建全局点云地图，并在检测到环境中出现环路时，使用闭环检测算法对全局地图进行优化，输出与全局保持一致的准确的点云地图；所述里程计结果为点云数据采用激光惯性里程计获取位姿变换转换到世界坐标系下的数据；所述闭环检测算法包括如下步骤： B1、输入Keyframes，即候选关键帧；以及new_keyframes，即新增关键帧； B2、搜索遍历关键帧的每一帧与新增帧之间的匹配关系，从而确定潜在闭环； B3、1计算新增关键帧的位姿估计，输出四元数； 2计算候选关键帧的位姿估计，输出四元数； 3计算新增关键帧位姿和候选关键帧位姿的相对位姿估计； 4相对位姿估计的z轴偏移量清零； 5使用ICP算法匹配候选帧和新增关键帧； 6获取匹配得分； 7若匹配未收敛或匹配得分不如当前最佳分数则跳过该新增关键帧； 8若最佳分数小于回环检测阈值，则检测到回环； B4、输出满足闭环的关键帧匹配关系。

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